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NAT 网关_数据库_云主机备案

字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-02-22 17:52 我要评论( )

今天,我们很高兴地宣布,我们与谷歌的低维护云数据仓库BigQuery的集成已经结束测试!这使得BigQuery成为段仓库的最新添加,是分析客户数据的最简单方法SQL.WithSegment和BigQuery,您不必构建自己的ETL流程来流式传输来自移动应用程序、网站的数据,将第

NAT 网关_数据库_云主机备案

今天,我们很高兴地宣布,我们与谷歌的低维护云数据仓库BigQuery的集成已经结束测试!这使得BigQuery成为段仓库的最新添加,是分析客户数据的最简单方法SQL.WithSegment和BigQuery,您不必构建自己的ETL流程来流式传输来自移动应用程序、网站的数据,将第二方数据源(如Zendesk和Salesforce)放入数据仓库盒子。调平在Google BigQuerySince推出仓库产品之前,实时大数据,我们已经看到了分析和产品管理社区对将其分析堆栈升级到SQL的极大兴奋。开箱即用的工具非常适合快速分析,但是当您想深入研究并了解非常细粒度的用户流时,您将需要SQL数据库与BI相结合的强大功能和灵活性工具。现在,使用BigQuery和Segment,您可以从网站、应用程序、服务器和Salesforce和Zendesk成为一个完全管理的、自动缩放的云数据仓库。可扩展性以及性能……如果不过度选择Google BigQuery作为云数据仓库,将使您能够快速查询大型数据集,并随着增长无缝扩展,而无需持续维护。像调整集群大小、添加更多计算机、清空表以获得最佳查询性能等任务通常需要您所没有的时间和资源。对于BigQuery,没有什么可以调整或调整的好的。那个云优势使用传统的本地数据库,数据存储在您维护的物理服务器上。数据增长得越多,存储所需的硬件就越多,这会使扩展分析成本变得难以实现,更不用说招聘成本高昂了。由于BigQuery提供了一个无服务器的云解决方案,大数据分析培训,它比传统的本地数据库提供的一个关键优势是无限制的存储和经济实惠可扩展性。什么设置BigQuery的一部分如果您已经在使用云数据仓库解决方案,您可能会想知道是什么使BigQuery与其他解决方案不同,特别是现在,段使得将数据加载到选择。这里是大查询:它的完全管理-无需配置、无需维护、无需低级别配置调整…都是自动为您处理的,从最初的数据加载开始,点云,当你通过segments打开它时,它会不断地自我优化——BigQuery的后台进程会不断地评估你的使用模式,从而自动优化你的数据集以获得性能——换句话说,它总是在学习使您的查询具有无限可扩展性的最佳方法—BigQuery具有分布式云架构,云品,具有数万台服务器的计算能力,这保证了您的查询速度,无论你有多少数据,存储数据都是划算的——BigQuery的存储成本非常低,而且你可以通过Google的成本控制和查询缓存轻松管理数据查询成本。此外,现在,随着对大批量或企业客户的统一定价,谷歌使您的使用成本计划比以往任何时候都更简单以前。它将存储和计算资源分开—BigQuery允许您在运行过程中独立地调整这些资源,因此无需提前计划存储或使用高峰时段为您提供另一层安全性—默认情况下,云计算大数据,BigQuery会加密静态和传输中的所有数据。对于其他解决方案,您必须从一开始就选择这样做,否则您需要将数据重新加载到一个遵循标准SQL的新集群中—过去,许多分析师抱怨BigQuery类似SQL的语言。现在,BigQuery使用了一个经过改进的SQL方言,它符合sql2011标准,因此您的团队中越来越多的人可以正确地开始使用BigQuery走开,走开从今天开始把你的数据输入BigQuery,您可以按照以下任何步骤将数据流到BigQuery小时:设置大查询帐户给,接通你的BigQuery帐户分段连接公司使用的云资源,如Zendesk、Salesforce和SendGrid段。轨道具有段数据收集的用户事件图书馆。请参阅数据流到BigQuery和查询离开!为了激励更多的人去看看,谷歌慷慨地向细分客户提供了BigQuery 300美元的信用额度。您可以在这里开始BigQuery的60天免费试用。

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